要适配 NVIDIA RTX 5070Ti 运行 Stable Diffusion 和 PyTorch，需确保硬件、驱动、框架及 CUDA 版本的兼容性。以下是具体步骤：

确认 GPU 架构

RTX 5070Ti 预计采用 NVIDIA Ada Lovelace 架构，计算能力为 sm_89 或更高。PyTorch 需支持对应的架构标识符。可通过以下命令验证显卡信息：

nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv

安装匹配的驱动和 CUDA

最新版 NVIDIA 驱动（≥545.00）和 CUDA Toolkit（≥12.1）是基础要求。运行以下命令检查驱动版本：

nvidia-smi

若需升级驱动，从 NVIDIA 官网 下载或使用：

sudo apt-get install nvidia-driver-545

选择 PyTorch 版本

PyTorch 2.0+ 原生支持 Ada Lovelace 架构。通过官方命令安装：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

验证 PyTorch 和 CUDA

在 Python 中执行以下代码确认环境：

import torch
print(torch.__version__)          # 应 ≥2.0.0
print(torch.cuda.is_available())  # 应返回 True
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 确认显卡型号

配置 Stable Diffusion

使用主流分支如 diffusers 或 Automatic1111 的 WebUI：

1. diffusers 示例：

   from diffusers import StableDiffusionPipeline
   pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16)
   pipe.to("cuda")
   image = pipe("a photo of an astronaut").images[0]
   

2. WebUI 配置： 修改 webui-user.bat 或 webui.sh，添加以下参数：

   export COMMANDLINE_ARGS="--precision full --no-half"
   

性能优化

启用 xformers 加速：

pip install xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

在启动参数中添加：

--xformers --opt-sdp-attention

故障排查

若遇到 CUDA error: no kernel image for SM_89，需降级 PyTorch 或等待官方更新支持。可尝试 nightly 版本：

pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121

通过以上步骤，RTX 5070Ti 应能高效运行 Stable Diffusion 和 PyTorch 工作流。